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분석장치가 특정 세포의 유전자들에 대한 발현 패턴 정보를 입력받는 단계;상기 분석장치가 상기 발현 패턴 정보를 기계학습 모델에 입력하는 단계; 및상기 분석장치가 상기 기계학습 모델이 출력하는 정보를 기준으로 상기 유전자들 중 타깃 유전자가 상기 세포의 생존에 필수적인지 결정하는 단계를 포함하되,상기 기계학습 모델은 학습 데이터 세트를 기준으로 학습되는 파라미터를 포함하고, 상기 학습 데이터 세트는 특정 세포의 유전자 발현량 데이터 및 상기 특정 세포의 사멸 여부에 대한 라벨값을 포함하는 기계학습 모델에 기반한 필수 유전자 식별 방법
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제1항에 있어서,상기 발현 패턴 정보는 상기 타깃 유전자의 발현량이 변경된 정보이고,상기 분석장치는 상기 특정 세포의 유전자들의 최초 발현량 정보에서, 상기 타깃 유전자의 발현량을 변경하여 상기 발현 패턴 정보를 생성하는 단계를 더 포함하는 기계학습 모델에 기반한 필수 유전자 식별 방법
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제2항에 있어서,상기 분석장치는 유전자 조절 네트워크를 이용하여 상기 타깃 유전자의 발현량이 일정하게 감소되는 경우에 예측되는 상기 특정 세포의 유전자들의 발현량을 결정하여 상기 발현 패턴 정보를 생성하는 기계학습 모델에 기반한 필수 유전자 식별 방법
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제1항에 있어서,상기 학습 데이터 세트의 유전자 발현량 데이터는 실험적으로 측정된 상기 특정 세포의 유전자 발현량이고, 상기 라벨값은 상기 유전자 발현량을 갖는 상기 특정 세포의 사멸 여부에 대한 값인 기계학습 모델에 기반한 필수 유전자 식별 방법
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제1항에 있어서,상기 학습 데이터 세트의 유전자 발현량 데이터는 유전자 조절 네트워크를 이용하여 특정 유전자의 발현량이 감소되는 경우 예측되는 상기 특정 세포의 유전자들의 발현량 데이터이고, 상기 라벨값은 상기 특정 유전자의 발현량 감소 또는 억제된 경우 실험적으로 관찰되는 세포의 사멸 여부에 대한 값인 기계학습 모델에 기반한 필수 유전자 식별 방법
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분석장치가 동일 대상의 정상 세포 및 종양 세포 각각의 유전자 발현 데이터를 입력받는 단계; 상기 분석 장치가 상기 종양 세포에 대하여 분석 대상인 타깃 유전자의 발현량이 조절된 제1 유전자 발현 패턴 정보를 기계학습 모델에 입력하여 제1 값을 생성하는 단계;상기 분석 장치가 상기 정상 세포에 대하여 상기 타깃 유전자와 동일한 유전자의 발현량이 조절된 제2 유전자 발현 패턴 정보를 상기 기계학습 모델에 입력하여 제2 값을 생성하는 단계; 및상기 분석 장치가 상기 제1 값과 상기 제2 값을 비교하여 상기 타깃 유전자가 상기 종양 세포에 특이적인 필수 유전자인지 결정하는 단계를 포함하되,상기 기계학습 모델은 학습 데이터 세트를 기준으로 학습되는 파라미터를 포함하고, 상기 학습 데이터 세트는 특정 세포의 유전자 발현량 데이터 및 상기 특정 세포의 사멸 여부에 대한 라벨값을 포함하는 기계학습 모델에 기반한 종양 세포 특이적 필수 유전자 식별 방법
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제6항에 있어서,상기 분석 장치가 상기 정상세포 및 상기 종양 세포 각각에 대하여 상기 유전자 발현 데이터 중 분석 대상인 상기 타깃 유전자의 발현량을 조절하는 전처리를 수행하는 단계를 더 포함하는 기계학습 모델에 기반한 종양 세포 특이적 필수 유전자 식별 방법
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제6항에 있어서,상기 분석장치는 상기 정상세포 및 상기 종양 세포 각각에 대하여유전자 조절 네트워크를 이용하여 상기 타깃 유전자의 발현량이 일정하게 감소되는 경우에 예측되는 유전자들의 발현량을 포함하는 상기 제1 유전자 발현 패턴 정보 및 상기 제2 유전자 발현 패턴 정보를 생성하는 단계를 더 포함하는 기계학습 모델에 기반한 종양 세포 특이적 필수 유전자 식별 방법
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제6항에 있어서,상기 학습 데이터 세트의 유전자 발현량 데이터는 실험적으로 측정된 상기 특정 세포의 유전자 발현량이고, 상기 라벨값은 상기 유전자 발현량을 갖는 상기 특정 세포의 사멸 여부에 대한 값인 기계학습 모델에 기반한 종양 세포 특이적 필수 유전자 식별 방법
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제6항에 있어서,상기 학습 데이터 세트의 유전자 발현량 데이터는 유전자 조절 네트워크를 이용하여 특정 유전자의 발현량이 감소되는 경우 예측되는 상기 특정 세포의 유전자들의 발현량 데이터이고, 상기 라벨값은 상기 특정 유전자의 발현량 감소 또는 억제된 경우 실험적으로 관찰되는 세포의 사멸 여부에 대한 값인 기계학습 모델에 기반한 종양 세포 특이적 필수 유전자 식별 방법
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제6항에 있어서,상기 분석 장치는 상기 제1 값이 상기 종양 세포의 사멸을 나타내고, 상기 제2 값이 상기 정상 세포의 생존을 나타내는 경우, 상기 타깃 유전자가 상기 종양 세포에 특이적인 필수 유전자라고 결정하는 기계학습 모델에 기반한 종양 세포 특이적 필수 유전자 식별 방법
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세포의 유전자들에 발현량 데이터를 입력받는 입력장치;특정 유전자의 발현량이 조절된 유전자 발현량 패턴을 입력받아 상기 특정 유전자의 필수성 정보를 출력하는 기계학습 모델을 저장하는 저장장치; 및상기 입력장치에서 입력되는 발현량 데이터에서 타깃 유전자의 발현량이 조절된 상기 세포에 대한 유전자 발현량 패턴을 상기 기계학습 모델에 입력하고, 상기 기계학습 모델이 출력하는 값을 기준으로 상기 타깃 유전자의 필수성을 결정하는 프로세서를 포함하되,상기 기계학습 모델은 학습 데이터 세트를 기준으로 결정되는 파라미터를 포함하고, 상기 학습 데이터 세트는 특정 세포의 유전자 발현량 데이터 및 상기 특정 세포의 사멸 여부에 대한 라벨값을 포함하는 기계학습 모델 기반의 필수 유전자 선별 위한 분석장치
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제12항에 있어서,상기 저장 장치는 유전자 조절 네트워크를 더 포함하고,상기 프로세서는 상기 유전자 조절 네트워크를 이용하여 상기 타깃 유전자의 발현량이 일정하게 감소되는 경우에 예측되는 상기 세포의 상기 유전자 발현량 패턴을 생성하는 기계학습 모델 기반의 필수 유전자 선별 위한 분석장치
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제12항에 있어서,상기 입력장치는 상기 세포의 종양 세포에 대한 유전자들의 발현량 데이터를 입력받고,상기 프로세서는 상기 세포의 종양 세포에 대한 상기 유전자 발현량 패턴을 상기 기계학습 모델에 입력하여 제1 값을 산출하여 상기 종양 세포의 상기 타깃 유전자가 필수적인지 판단하는 기계학습 모델 기반의 필수 유전자 선별 위한 분석장치
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제14항에 있어서,상기 입력장치는 상기 정상 세포에 대한 유전자들의 발현량 데이터를 입력받고,상기 프로세서는 상기 정상 세포에 대한 상기 유전자 발현량 패턴을 상기 기계학습 모델에 입력하여 제2 값을 산출하고,상기 제1 값이 상기 종양 세포의 사멸을 나타내고, 상기 제2 값이 상기 정상 세포의 생존을 나타내는 경우, 상기 타깃 유전자가 상기 종양 세포에 특이적인 필수 유전자라고 결정하는 기계학습 모델 기반의 필수 유전자 선별 위한 분석장치
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제12항에 있어서,상기 연산장치는 상기 유전자 발현 패턴을 벡터로 변환하고, 상기 벡터를 상기 기계학습 모델에 입력하되,상기 벡터는 유전자 서열의 순서 및 각 유전자의 발현량 정보를 포함하는 기계학습 모델 기반의 필수 유전자 선별 위한 분석장치
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